Optimiser les performances en machine learning avec MLlib

MLlib, la bibliothèque de machine learning de Spark, est conçue pour être simple, évolutive et facilement intégrable. Avec le support de multiples colonnes pour divers transformateurs et de nouveaux évaluateurs en version 3.0, MLlib privilégie désormais les DataFrames pour une utilisation plus intuitive et efficiente. Explorons comment MLlib permet d'optimiser les performances en machine learning et de bénéficier d'une intégration fluide dans les workflows.

🚀 Bon à savoir

MLlib bénéficie d'algorithmes de haute qualité offrant des performances jusqu'à cent fois supérieures à celles du framework MapReduce.

Présentation de MLlib et ses capacités

MLlib, la bibliothèque de machine learning de Spark, est conçue pour être simple d'utilisation, scalable et facilement intégrable avec d'autres outils. Elle offre une large gamme d'algorithmes d'apprentissage courants ainsi que des fonctionnalités de préparation des données, d'apprentissage des modèles et de prédiction à grande échelle.

Algorithmes d'apprentissage intégrés

MLlib propose de nombreux algorithmes de machine learning prêts à l'emploi couvrant les besoins les plus courants :

• Classification : régression logistique, Naive Bayes, arbres de décision, forêts aléatoires, etc.
• Régression : régression linéaire, régression généralisée, arbres de régression, etc.
• Clustering : K-means, modèles de mélanges gaussiens
• Systèmes de recommandation : ALS (Alternating Least Squares)
• Topic modeling : LDA (Latent Dirichlet Allocation)

Préparation des données et pipelines ML

En plus des algorithmes, MLlib fournit des outils pour préparer et transformer les données avant l'entraînement des modèles. On retrouve notamment :

• Transformations de features : standardisation, normalisation, hachage, etc.
• Sélection et extraction de features
• Construction de pipelines ML

La notion de pipeline permet d'enchaîner les étapes de préparation des données et d'entraînement des modèles de façon simple et productive. Les pipelines MLlib sont utilisables avec les DataFrames Spark pour un traitement efficace des données.

Intégration avec l'écosystème Spark

MLlib s'intègre de manière transparente avec les autres composants de Spark :

• Utilisation des DataFrames et de Spark SQL pour la manipulation des données
• Entraînement de modèles sur des données temps-réel avec Spark Streaming
• Déploiement de modèles en production avec Spark sur des clusters

L'API de MLlib est disponible en Java, Scala et Python, permettant son utilisation dans une grande variété de projets et d'environnements. Elle peut s'exécuter partout où Spark est présent : sur Hadoop, Mesos, Kubernetes ou dans le cloud. MLlib constitue donc une solution complète et performante pour développer des applications de machine learning scalables, en bénéficiant de toute la puissance et la flexibilité de l'écosystème Spark. Sa facilité d'utilisation et son intégration poussée en font un choix idéal pour traiter des flux de données massifs.

Migration et nouvelles fonctionnalités de MLlib 3.0

Avec la sortie de Spark 3.0, MLlib a continué d'évoluer pour offrir de nouvelles fonctionnalités et améliorer l'expérience utilisateur. Le passage à l'API DataFrame entamé depuis Spark 2.0 a permis d'apporter des changements significatifs dans cette nouvelle version majeure.

Support multi-colonnes pour les transformateurs

Plusieurs transformateurs de MLlib supportent désormais l'application sur de multiples colonnes en entrée et en sortie. C'est le cas notamment de :

• Binarizer pour binariser plusieurs colonnes numériques
• StringIndexer pour indexer plusieurs colonnes de chaînes de caractères
• StopWordsRemover pour supprimer les mots vides de plusieurs colonnes textuelles
• QuantileDiscretizer (en PySpark) pour discrétiser plusieurs colonnes numériques

Ce support multi-colonnes apporte plus de flexibilité dans la préparation des données et la construction des pipelines ML.

Nouveaux évaluateurs de modèles

MLlib 3.0 introduit deux nouveaux évaluateurs pour mesurer la performance des modèles :

• MultilabelClassificationEvaluator pour évaluer les modèles de classification multi-labels
• RankingEvaluator pour évaluer les modèles de ranking (ordonnancement)

Ces évaluateurs viennent compléter la panoplie d'outils déjà disponibles comme BinaryClassificationEvaluator, RegressionEvaluator ou ClusteringEvaluator.

Prise en charge des poids d'échantillons

De nombreux algorithmes de MLlib supportent maintenant l'utilisation de poids associés à chaque échantillon lors de l'entraînement. C'est le cas des arbres de décision, forêts aléatoires, gradient boosting trees, K-means, mélanges gaussiens, etc. Les poids permettent de donner plus ou moins d'importance à certains échantillons, ce qui est utile pour gérer des jeux de données déséquilibrés par exemple.

Parité des APIs entre langages

Un effort a été fait pour avoir une parité des fonctionnalités de MLlib entre les APIs Scala, Java, Python et R. De nouvelles classes ont été ajoutées en Python et R comme PowerIterationClustering. Certaines méthodes comme predictRaw et predictProbability ont aussi été rendues publiques dans les modèles de classification pour tous les langages.

En résumé

MLlib 3.0 apporte son lot d'améliorations axées sur la facilité d'utilisation, les performances et la cohérence entre les langages. Avec les DataFrames comme API principale, la bibliothèque s'intègre de façon plus naturelle dans les workflows Spark et bénéficie des optimisations du moteur d'exécution.

Performance et intégration de MLlib dans divers environnements

MLlib, la bibliothèque de machine learning d'Apache Spark, offre des performances exceptionnelles grâce à ses algorithmes optimisés et sa capacité à s'intégrer de manière transparente dans divers environnements de déploiement. Cela permet aux data scientists de se concentrer sur leurs problèmes de données et leurs modèles plutôt que sur les complexités liées à la distribution des données.

Des performances jusqu'à 100 fois supérieures à MapReduce

MLlib tire parti d'algorithmes de haute qualité qui s'appuient sur l'itération pour fournir des résultats optimaux. Comparé au framework MapReduce, MLlib peut atteindre des performances jusqu'à 100 fois supérieures sur certaines tâches de machine learning :

Algorithme	Hadoop MapReduce	Spark MLlib
Régression logistique	110 minutes	1 minute
k-means clustering	27 minutes	30 secondes

Cette rapidité d'exécution est rendue possible par l'architecture de Spark qui excelle dans les calculs itératifs, un élément clé pour de nombreux algorithmes de ML.

Une intégration fluide dans les workflows Hadoop

MLlib s'intègre de manière transparente dans les environnements Hadoop existants. La bibliothèque est compatible avec une grande variété de sources de données, notamment :

• HDFS
• Hive
• HBase
• Cassandra
• Et des centaines d'autres via les connecteurs Spark

Cela permet d'incorporer facilement les fonctionnalités de machine learning dans les workflows Hadoop en place, sans avoir à déplacer ou convertir les données.

Un déploiement flexible sur des clusters

Grâce à sa compatibilité avec différents gestionnaires de clusters, MLlib peut être déployée de manière flexible selon l'infrastructure :

• Mode standalone de Spark
• Apache Hadoop YARN
• Apache Mesos
• Kubernetes

Cette polyvalence permet de tirer parti des ressources des clusters, qu'ils soient on-premises ou dans le cloud, pour effectuer du machine learning distribué à grande échelle avec MLlib.

L'essentiel à retenir sur MLlib pour le machine learning

MLlib s'impose comme une solution puissante pour le machine learning à grande échelle. Sa simplicité d'utilisation, son évolutivité et sa compatibilité avec de nombreux environnements en font un choix judicieux pour les projets de ML. Avec l'arrivée continue de nouvelles fonctionnalités et l'amélioration des performances, MLlib a un bel avenir devant elle et continuera certainement de faciliter le déploiement du machine learning dans les entreprises.